Skip to main content

Posts

AVL Tree

AVL Tree diciptakan oleh Adelson-Velskii dan Landis. AVL Tree merupakan Binary Search Tree yang memiliki selisih tinggi / level maksimal 1 antara subtree kiri dan subtree kanan. AVL Tree mempersingkat waktu pencarian dan menyederhanakan bentuk tree.  Tree diatas merupakan AVL karena selisih subtree kiri dan subtree kanan memenuhi salah satu syaratnya yaitu sama dengan 1.  Di bawah ini adalah tree yang bukan AVL karena selisih subtree kiri dan subtree kanan sama dengan 2, yang berarti tidak memenuhi syarat. INSERTION Untuk insertion AVL Tree terdapat 4 case: 1. Single Rotation Kasus 1  Left-Left Case akan diselesaikan dengan Right Rotate dan menjadi:        18      /     \     5      27 Kasus 2  Right-Right Case akan diselesaikan dengan Left Rotate dan menjadi:        45      /     \     30   75 2. Double Rotation Kasus 3  Right-Left Case akan diselesaikan dengan Right Rotate lalu Left Rotate menjadi: (1) Right Rotate                50            \            63               \        
Post a Comment
Read more
Recent posts

SUMMARY DATA STRUCT

Linked List  adalah salah satu bentuk struktur data yang memuat kumpulan data (node) yang menempati  memori dinamis  dan setiap node menunjuk kepada node lain melalui  pointer  sehingga saling berhubungan dengan berurutan. Single Linked List merupakan linked list yang setiap nodenya mempunyai 2 field yaitu field yang berisi data dan field yang berisi  pointer ke node berikutnya , sehingga pointer bergerak hanya ke satu arah saja.  Double Linked List benar-benar mirip seperti Single Linked List, opeasi yang dilakukan pun mirip seperti Single Linked List. Perbedaannya hanya pada setiap nodenya memiliki  tambahan 1 field  yang berisi  pointer ke node sebelumnya , sehingga pointer bergerak kedua arah. Stack  merupakan struktur data linear yang beroperasi seperti tumpukan, yaitu Last In First Out (LIFO) dimana elemen yang terakhir masuk (berada di paling atas) akan terlebih dahulu diproses lalu dikeluarkan dari stack.  Queue  merupakan struktur data linear yang beroperas
Post a Comment
Read more

BINARY SEARCH TREE

Binary Search Tree (BST) merupakaan salah satu struktur data yang digunakan untuk menyimpan data yang mempermudah proses pencarian data (searching), memasukkan data berurut (insertion) dan menghapus data (deletion). Binary Search Tree memiliki bentuk seperti Tree dan setiap data harus memiliki nilai yang berbeda dimana data disebut dengan Node. Node yang berada diposisi paling atas disebut dengan Root. Dalam BST, node akan terhubung dengan node lainnya sebanyak maksimalnya 2. Kedua node memiliki nama left subtree dan right subtree. Left subtree harus memiliki nilai lebih kecil dari nilai di node dan right subtree harus memiliki nilai lebih besar dari node. Node yang tidak memiliki left maupun right subtree disebut leaf. Searching Misalkan ingin mencari integer dengan value n. Searching dimulai dari Root. Apabila n bernilai sama dengan Root, pencarian data akan berhenti karena data sudah ditemukan. Namun, apabila n bernilai lebih kecil dari Root, maka pencarian b
Post a Comment
Read more

HASHING, HASH TABLE, BINARY TREE

Hashing merupakan teknik untuk menyimpan data-data dan secara unik mengidentifikasi data tertentu dari sekelompok data serupa. Teknik hashing memudahkan saat ingin melakukan pencarian data karena teknik ini memetakan Hash Key dalam tabel Hash Table menggunakan fungsi yang sudah ditentukan yaitu Hash Function . Konsep hashing digunakan dalam database untuk menyimpan banyak data dan setiap data dimasukkan ke setiap index dalam  Hash Table .  Hash Function (Teknik Hashing)  1. Mid - Square : Teknik ini menguadratkan key yang akan dimasukkan ke hash table, lalu mengambil angka tengah dari hasil yang sudah dikuadratkan sebagai hash key. Contoh:  Key = 3123 Hasil Kuadrat Key = 9753129 Key baru = 531 Jadi hash key yang disimpan adalah 531. 2. Division : Teknik ini mencari sisa bagi dari jumlah karakter yang ingin disimpan (ASCII). Contoh: "PIPE" akan memiliki hash key (64+16 + 64+9 + 64+16 + 64+5) % 97 = 11. 3. Folding :  Teknik ini membagi key menjadi beberapa
Post a Comment
Read more

STACK & QUEUE

S tack merupakan struktur data linear yang beroperasi seperti tumpukan, yaitu Last In First Out (LIFO) dimana elemen yang terakhir masuk (berada di paling atas) akan terlebih dahulu diproses lalu dikeluarkan dari stack.  sumber: studytonight Contoh pe nggunaan konsep stack yaitu : 1. Memanggil fungsi lain dalam fungsi main (utama). fungsi viewItem()  memanggil fungsi viewItem() 2. Membuat bentuk prefix dan postfix dari suatu infix. Prefix dan postfix digunakan agar komputer lebih mudah dan cepat menyelesaikan perhitungan matematika. Contoh 1 Infix : A - [ B / C + ( D % E * F ) ] * H Prefix :  - A * + / B C * % D E F H Postfix : A B C / D E % F * + H * - Contoh 2 Infix : A / B - C | D * E - A * C Prefix : | - / A B C - * D E * A C Postfix : A B / C - D E * A C * - | Queue merupakan struktur data linear yang beroperasi seperti antrian, yaitu First In First Out (FIFO) dimana elemen yang pertama masuk (berapa di paling depan) akan dite
Post a Comment
Read more

LINKED LIST

Linked List adalah salah satu bentuk struktur data yang memuat kumpulan data (node) yang menempati memori dinamis dan setiap node menunjuk kepada node lain melalui pointer sehingga saling berhubungan dengan berurutan. Dynamic Memory (Memori Dinamis) yaitu lokasi di memori dapat beragam dan jumlah memori fleksibel yaitu disesuaikan dengan ukuran data saat program dijalankan, serta memungkinkan untuk membebaskan kembali memori yang sudah tidak digunakan sehingga program dapat berjalan secara efisien. Linked List  terbagi menjadi 2 jenis yaitu Single Linked List dan Double Linked List . 1. Single Linked List   Single Linked List merupakan linked list yang setiap nodenya mempunyai 2 field yaitu field yang berisi data dan field yang berisi pointer ke node berikutnya , sehingga pointer bergerak hanya ke satu arah saja.  Penjelasan komposisi node: Node pertama memiliki field yang berisi data yaitu 35 dan field yang berisi pointer ke node kedua. Node kedua memilik
Post a Comment
Read more